【docker】docker基础概念与简单python程序在docker上的运行（win10安装）_win10 使用docker部署python

本篇为个人学习docker的总结与记录，仅代表个人观点

1. docker是一种基于linux内核，使用go语言开发的一款开源容器，可以让运行的程序与宿主（主机）隔离

2.docker的优势：

1. 高效利用系统资源，不需要安装虚拟机
2. 启动时间快（对比虚拟机）
3. 一致的运行环境：当你的程序需要跑在其他设备上，可以把整个docker打包过去
4. 持续交付和部署：开发人员可以通过 Dockerfile 来进行镜像构建，并结合 持续集成(Continuous Integration) 系统进行集成测试，而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像，甚至结合 持续部署(Continuous Delivery/Deployment) 系统进行自动部署
5. 轻松迁移，同3,4
6. 轻松维护和扩展：Docker 使用的分层存储以及镜像的技术，使得应用重复部分的复用更为容易

综上，docker是一个良好的虚拟机替代品

3.基本概念：

a.镜像：类似root的文件系统，提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置，配置参数。镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。使用分层存储

镜像构建时，会一层层构建，前一层是后一层的基础。每一层构建完就不会再发生改变，后一层上的任何改变只发生在自己这一层。比如，删除前一层文件的操作，实际不是真的删除前一层的文件，而是仅在当前层标记为该文件已删除。在最终容器运行的时候，虽然不会看到这个文件，但是实际上该文件会一直跟随镜像。因此，在构建镜像的时候，需要额外小心，每一层尽量只包含该层需要添加的东西，任何额外的东西应该在该层构建结束前清理掉。

b.容器：容器就是镜像的一个实例，就是一个进程，可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。容器运行时，在镜像上创建一个容器存储层，为容器运行时读的而准备，容器消亡时，存储层也消亡

c.仓库：Docker Registry可以集中的存储、分发镜像；一个 Docker Registry 中可以包含多个仓库（Repository）；每个仓库可以包含多个标签（Tag）；每个标签对应一个镜像。即：一个仓库对应一个发布的软件>

4.安装与应用：

下载：

我是在WIN10上安装的docker，Docker for Windows 支持 64 位版本的 Windows 10 Pro，且必须开启 Hyper-V。下载完之后，注册，启动，任务状态栏出现小海豚（或者小轮船？？？？）标记。

然后打开CMD，输入 docker pull ubuntu:18.04
*ps：命令格式为：docker pull [选项] [Docker Registry 地址[:端口号]/]仓库名[:标签]，Docker Registry 地址的地址的格式一般是 <域名/IP>[:端口号]。默认地址是 Docker Hub，这里我使用了默认地址，从Docker Hub下载，直接指定了仓库名和标签 *

运行：

命令docker image ls 可以查看当前已安装的镜像

命令 docker run -it --rm [镜像名]:[标签号]可以运行镜像，root之内和linux命令一样

-it：这是两个参数，一个是 -i：交互式操作，一个是 -t 终端。我们这里打算进入 bash 执行一些命令并查看返回结果，因此我们需要交互式终端。
–rm：这个参数是说容器退出后随之将其删除。默认情况下，为了排障需求，退出的容器并不会立即删除，除非手动 docker rm。我们这里只是随便执行个命令，看看结果，不需要排障和保留结果，因此使用 --rm 可以避免浪费空间。

使用docker运行python程序

python的很多包在window上都是不支持的，而装linux虚拟机也不是很方便，而且很占电脑资源，使用docker作为python程序的载体才是我真正安装docker的原因，方法有两种，一是直接运行ubuntu镜像，然后按照linux上装python的步骤安装python并运行；另外一种是构建一个自己的镜像，步骤如下：

1.安装python镜像(如果你需要用python作为基础镜像，否则不需要这一步)：

2.构建一个自己的镜像用于运行python：

a. 在宿主机上创建一个路径，用于存放后续内容
b. 在该路径下创建Dockerfile (名字是固定的)，内容如下：

FROM python:3.7

RUN mkdir /doccode \
	&& apt-get update \
	&& apt-get install -y libsctp-dev lksctp-tools \
	&& pip install pysctp \
	&& pip install pysctp3

COPY ./a.py /doccode
WORKDIR /code

CMD ["python", "/doccode/a.py"]
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其中，FROM 关键字定义的是基础镜像，RUN后面是在基础镜像上运行的命令，这里写的是我要做的sctp client功能所需要的包和需要开启的功能，可以根据自己的python脚本内容自行定制，COPY [源路径] [目标路径] 是把宿主机上的文件拷到镜像中，a.py即我要运行的python程序（Ps:这里的路径不是Dockerfile所在地址为根目录，而是上下文地址，上下文地址可以在build时指定，如后面build时我输入的 C:\Users\tinhao\docPython>docker build -t pydoc . 这里最后的.就是指定上下文地址，这里 . 代表当前路径），最后一个CMD标准格式是：
a.shell 格式：CMD <命令>
b.exec 格式：CMD [“可执行文件”, “参数1”, “参数2”…]
用来指定容器执行的主进程（类似开机启动的概念），比如这里我设置为 “python”, “/doccode/a.py” 运行镜像时，就会直接开始执行我的a.py文件

3.build（构建）镜像：

其中，pydoc为自己指定的镜像名（想起啥名都可以），后面的. 表示上下文地址为当前路径(…/tinhao/docPython, 也可以指定其他的路径)。build成功之后，使用docker image ls可以查看到自己构建的镜像

这里的pydoc即我刚刚创建的镜像

4.运行自己构建的镜像

然后按照普通镜像运行方式运行即可 docker run -it pydoc ，查看容器 docker ps -a 可以看到该镜像对应的容器：

Ps:这里exited状态为1是因为我只用了client段的py文件= =连不上server所以会报错，即我这个py文件会报错，所以容器直接异常退出了,正常能运行的py文件是不会这个样子滴~

附上本篇参考文档，也是docker各命令及功能详解：
https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/image/dockerfile/cmd.html

基本常用内容写完了~ 么么哒~